Dernière mise à jour 06-28-2026
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Traceloop
Traceloop est une plateforme de fiabilité pour les LLM qui connecte évaluations et surveillance en production dans une boucle de rétroaction unique. Les équipes d'ingénierie l'utilisent pour suivre la qualité des prompts, la latence des réponses, et le décalage du modèle afin que chaque version s'améliore de manière mesurable. Elle vise les équipes déployant des fonctionnalités LLM en production, qui en ont assez de deviner à partir de tableaux Excel et de fils Slack.
La stack est construite sur OpenTelemetry et livrée avec OpenLLMetry, un SDK open-source qui compte plus de 7 000 étoiles sur GitHub. Instrumentez vos applications en Python, TypeScript, Go ou Ruby, ou faites passer les appels via Traceloop Hub en tant que proxy de passerelle. Les évaluateurs intégrés couvrent la fidélité, la pertinence et la sécurité, et vous pouvez entraîner des scoreurs personnalisés à partir d'exemples de production annotés.
Traceloop a annoncé qu'il rejoint ServiceNow, ce qui reflète son focus sur les opérations LLM de niveau entreprise. La plateforme supporte la conformité SOC 2 et HIPAA, le déploiement sur site et en environnement isolé, ainsi que des intégrations avec plus de 20 fournisseurs de LLM, ainsi que des frameworks comme LangChain et LlamaIndex. Parmi les clients présentés sur le site figurent IBM, Miro et Target.
Une seule ligne de code obtient des traces en direct pour les invites, les réponses et la latence
Évaluateurs intégrés pour la fidélité, la pertinence et la sécurité sur le trafic réel
Entraînez des évaluateurs personnalisés à partir d'exemples en production annotés
Portes de qualité dans CI/CD et moniteurs en direct avec seuils automatiques
SDK OpenLLMetry plus passerelle Hub pour Python, TypeScript, Go et Ruby
Prend en charge plus de 20 fournisseurs de LLM et bases de données vectorielles comme Pinecone et Chroma
La formule gratuite inclut 50 000 spans par mois avec un accès complet au tableau de bord.
Le SDK Open-source OpenLLMetry se connecte à plus de 25 plateformes d'observabilité sans verrouillage.
Options de déploiement sur site, cloud et en environnement isolé pour les équipes réglementées.
S'intègre avec LangChain, LlamaIndex, CrewAI et plus de 20 fournisseurs de LLM.
Le niveau gratuit limite la conservation des données à 24 heures.
Les charges de travail en production dépassant 50 000 spans nécessitent une conversation commerciale avec le service entreprise.
Les tarifs payants ne sont pas affichés publiquement sur le site web.
Traceloop propose-t-il un plan gratuit ?
Oui. Traceloop offre un plan Free Forever à 0 $ par mois avec jusqu'à 50 000 spans par mois, jusqu'à 5 sièges, et une rétention des données de 24 heures. Le niveau gratuit inclut des tableaux de bord de surveillance et d'évaluation, l'intégration CI/CD, ainsi que la gestion des invites.
Qu'est-ce qu'un span dans Traceloop ?
Dans Traceloop, un span est un événement tracé dans votre application LLM. Chaque appel à un fournisseur LLM et chaque appel à une base de données vectorielle comptent comme un span vers votre limite d'utilisation mensuelle.
Puis-je déployer Traceloop sur site ?
Oui. Traceloop prend en charge le déploiement sur site sur AWS, GCP, Azure et Kubernetes, y compris dans des environnements isolés (air-gapped). Les plans Enterprise incluent une option de déploiement sur site dédiée et la conformité SOC 2.
OpenLLMetry est-il gratuit à utiliser ?
Oui. OpenLLMetry est sous licence Apache-2.0 et gratuit à utiliser. Vous pouvez le connecter à plus de 25 plateformes d'observabilité prises en charge, y compris Traceloop.
Quelles langues Traceloop prend-il en charge ?
Traceloop supporte Python, TypeScript, Go et Ruby via le SDK OpenLLMetry. Vous pouvez également utiliser Traceloop Hub comme passerelle proxy basée sur OpenTelemetry pour les appels LLM.
Quels fournisseurs LLM Traceloop supporte-t-il ?
Traceloop supporte plus de 20 fournisseurs LLM, notamment OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock et Ollama. Il s'intègre également avec des bases de données vectorielles comme Pinecone et Chroma ainsi qu'avec des frameworks tels que LangChain, LlamaIndex et CrewAI.